核回归

多制式干扰器的干扰预测模型，用起来还挺方便的。它结合了时域有限差分算法和非参数核回归，在复杂室内环境下也能把信号强度预测得比较准，尤其适合做网络优化或者干扰防护相关工作的人参考。 模型先用FDTD 算法建个几何场景，模拟出信号传播效果，再加上现场实测数据优化核回归预测，混合加权一下，精度比单独用一种方法要高多。响应快，泛化能力也还不错。 而且有一堆配套的资源，比如用Matlab实现的各种有限差分模型：FD 矩阵脚本、非线性差分分叉图、还有像2D/3D 声波传播模拟这样的干货，拿来调试或者做课程项目都蛮合适。 建议你搞 FDTD 或者想做复杂场景建模的都可以看看。如果你刚接触核回归，可以先跑跑文

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

Matlab开发：核方法工具箱，专为非线性信号处理和机器学习而设计。

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

模式的核方法，算是模式识别圈子里一个还蛮实用的参考资源了。里面不仅把核函数的原理讲清楚了，还顺带提了不少适合实战的算法思路。像你要搞机器学习或者玩神经网络那块，用得着的时候真不少。 书分三块：概念、算法、核函数，结构挺清晰。尤其是对一些搞生物信息学或文档检索的朋友来说，里面的例子和逻辑，都挺接地气的。不是那种绕来绕去说半天不落地的风格，读起来不累。 用核方法搞模式识别时，经常会遇到算法难以调参或者精度不高的问题。书里对核技巧的实用建议值得参考，比如怎么选择合适的核函数，怎么在支持向量机中嵌套它，讲得还算透。建议你边读边试几个例子，理解更快。 如果你平时写代码喜欢用MATLAB、C++这种，下面

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

支持向量机的 MATLAB 程序集，用起来还挺顺手的，是你想搞清楚SVM怎么配合核函数来分类时。这套代码不仅把核心的数学部分实现得比较扎实，还顺带搭了个和K-means 聚类联动的示例，挺有意思的。 核函数的比较全面，像是常见的线性核、高斯核（也叫 RBF）、多项式核这些都有涉及。举个例子，高斯核主要是通过计算点之间的距离，让数据在高维里“变得可分”，这招在实际中还蛮常用的。 SVM-KMExample里有结合聚类做的训练例子，一开始用 K-means 做初步分簇，再把这些结果丢给 SVM 来分类。嗯，思路还挺实用的，适合数据前阶段试试。代码大多基于矩阵运算，用的是 MATLAB 擅长的那一套

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。